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已创建好集群，并准备pem格式的密钥文件或创建集群时的密码。 用户本地环境可以访问互联网。 登录MRS管理控制台，选择“现有集群”。 单击指定名称的MRS集群。 记录集群的“安全组” 。 为集群Master节点的安全组添加一条需要访问MRS集群的IP地址的入规则，允许指定来源的数据访问端口“22”。
Consumer的并发量 在一个应用中，同一个Group的Consumer并发量建议与Topic的Partition个数保持一致，保证每个Consumer对应消费一个Partition上的数据。若Consumer的并发量多于Partition个数，那么多余的Consumer将消费不到数据。
Consumer的并发量 在一个应用中，同一个Group的Consumer并发量建议与Topic的Partition个数保持一致，保证每个Consumer对应消费一个Partition上的数据。如果Consumer的并发量多于Partition个数，那么多余的Consumer将消费不到数据。
管理Kafka Topic中的消息 操作场景 用户可以根据业务需要，使用MRS集群客户端，在Kafka主题中产生消息，或消费消息。 前提条件 已安装集群客户端。 启用Kerberos认证的集群，需要提前在Manager中创建业务用户，用户拥有在Kafka主题中执行相应操作的权限。 管理消息 进入Kafka服务页面：
MemArtsCC与其他组件的关系 MemArtsCC与OBS的关系 OBS提供一种新的InputStream：OBSMemArtsCCInputStream，该InputStream从部署在计算侧上的MemArtsCC集群读取数据，从而减少OBS服务端压力，提升数据读取性能的目标。 MemA
已创建好集群，并准备pem格式的密钥文件或创建集群时的密码。 用户本地环境可以访问互联网。 登录MRS管理控制台，选择“现有集群”。 单击指定名称的MRS集群。 记录集群的“安全组” 。 为集群Master节点的安全组添加一条需要访问MRS集群的IP地址的入规则，允许指定来源的数据访问端口“22”。
database 将适用该策略的列Hive数据库名称。 “Include”策略适用于当前输入的对象，“Exclude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。 table 将适用该策略的Hive表名称。 如果需要添加基于UDF的策略，可切换为UDF，然后输入UDF的名称。 “Inclu
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA
如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小 问题 如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小？ 回答 在某些情况下，已经观察到诊断消息可能无限增长。由于诊断消息存储在状态存储中，不建议允许诊断消息无限增长。因此，需要有一个属性参数用于设置诊断消息的最大大小。 若您需要设置“yarn
同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性是，将那些需进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算时，避免了到别的数据节点上获取数据的动作，大大降低了网络带宽的占用。 Client HDFS Client主要包括五种方式：JAVA
如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小 问题 如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小？ 回答 在某些情况下，已经观察到诊断消息可能无限增长。由于诊断消息存储在状态存储中，不建议允许诊断消息无限增长。因此，需要有一个属性参数用于设置诊断消息的最大大小。 如果您需要设置“yarn
长时间运行的集群会因为曾经删除过大量的文件，或者集群中的节点做磁盘扩容等操作导致节点上出现磁盘间数据不均衡的现象。磁盘间数据不均衡会引起HDFS整体并发读写性能的下降或者因为不恰当的HDFS写策略导致业务故障。此时需要平衡节点磁盘间的数据密度，防止异构的小磁盘成为该节点的性能瓶颈。 本章节适用于MRS 3
长时间运行的集群会因为曾经删除过大量的文件，或者集群中的节点做磁盘扩容等操作导致节点上出现磁盘间数据不均衡的现象。磁盘间数据不均衡会引起HDFS整体并发读写性能的下降或者因为不恰当的HDFS写策略导致业务故障。此时需要平衡节点磁盘间的数据密度，防止异构的小磁盘成为该节点的性能瓶颈。 本章节适用于MRS 3
复制）将数据复制到对应目的集群所在Region的OBS，然后通过Distcp工具将OBS数据复制到目的集群的HDFS上。由于执行Distcp无法为OBS上的文件设置权限、属主/组等信息，因此当前场景在进行数据导出时也需要将HDFS的元数据信息进行导出并复制，以防HDFS文件属性信息丢失。
database 将适用该策略的列Hive数据库名称。 “Include”策略适用于当前输入的对象，“Exclude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。 table 将适用该策略的Hive表名称。 如果需要添加基于UDF的策略，可切换为UDF，然后输入UDF的名称。 “Inclu
配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数 配置场景 Spark WebUI中“Executor”页面支持展示Lost Executor的信息，对于JDBCServer长任务来说，Executor的动态回收是常态，Lost Executor个数太多，会撑爆“Exe
配置WebUI上显示的Lost Executor信息的个数 配置场景 Spark WebUI中“Executor”页面支持展示Lost Executor的信息，对于JDBCServer长任务来说，Executor的动态回收是常态，Lost Executor个数太多，会撑爆“Exe
Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否
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